快速遗传算法研究

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快速遗传算法研究

吴斌, 吴坚, 涂序彦

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吴斌, 吴坚, 涂序彦. 快速遗传算法研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(1): 49-53.

引用本文:

吴斌, 吴坚, 涂序彦. 快速遗传算法研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(1): 49-53.

Wu Bin, Wu Jian, Tu Xuyan. Research of Fast Genetic Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(1): 49-53.

Citation:

Wu Bin, Wu Jian, Tu Xuyan. Research of Fast Genetic Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(1): 49-53.

快速遗传算法研究

1.
西南工学院信息与控制工程系绵阳 621002;
2.
北京科技大学信息工程学院北京 100083

基金项目:

四川省应用基础研究基金

作者简介:
吴斌男 33岁博士生讲师

中图分类号: TP301.6

Research of Fast Genetic Algorithm

1.
Dept. of Information and Control Engineering,SWIT Mianyang 621002;
2.
Information Engineering School,USTBeijing BeiJing 100083

摘要: 提出了一种称为广义自适应遗传算法的快速遗传算法,它首先产生均匀分布的初始种群,其次根据种群模式的状况决定是否引入"高品质"移民,最后自适应地进行交换和变异运算。其搜索性和全局收敛性比现有的许多遣传算法都有明显的改善,并通过仿真说明了该改进遣传算法的有效性。
- 广义自适应 /
- 遗传算法 /
- 初始种群 /
- 移民 /
- 适应度函数
Abstract: A fast genetic algorithm——GSAGA(generalized self-adaptive genetic algorithm) is presented in this paper First,evenly distributed initial population is generated. Then, high quality immigrants are introduced according to the condition ofthe population schema. Finally, crossover and mutation are operated on self-adaptively in GSAGA, the searching performance and global convergence are greatly improved compared with many existing genetic algorithms. Through emulation, the validity of this modified genetic algorithm is proved..
- generalized self-adaptive /
- genetic algorithm /
- initial population /
- immigration /
- fitness function

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[2]	冯兴乐, 梁中华, 路萍, 宋凡. 基于分段替换的低复杂度降低OFDM峰均比算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(1): 60-65. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.009
[3]	张民, 贾海涛, 沈震. 基于遗传算法改进的粒子滤波重采样模型 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 344-349. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.005
[4]	薛羽, 庄毅, 朱浩, 张友益礻禹. 求解协同干扰问题的高效免疫遗传算法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 452-458. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.026
[5]	王修信, 江丽莎, 陈云坪, 王锦莉. 遥感图像薄云的小波自适应阈值去除 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 390-393. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.014
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[7]	施侃晟, 刘海涛, 白英彩, 宋文涛, 洪亮亮. 余弦度量和适应度函数改进的聚类方法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 621-624. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.017
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[9]	李太勇, 唐常杰, 吴江, 乔少杰, 姜玥, 陈瑜. 基因表达式编程种群多样性自适应调控算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 279-283. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.027
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快速遗传算法研究

1. 西南工学院信息与控制工程系绵阳 621002;

2. 北京科技大学信息工程学院北京 100083

基金项目:

四川省应用基础研究基金

作者简介:
吴斌男 33岁博士生讲师

收稿日期: 1998-10-07
修回日期: 1998-12-03
刊出日期: 1999-02-15

中图分类号: TP301.6

关键词:

摘要: 提出了一种称为广义自适应遗传算法的快速遗传算法,它首先产生均匀分布的初始种群,其次根据种群模式的状况决定是否引入"高品质"移民,最后自适应地进行交换和变异运算。其搜索性和全局收敛性比现有的许多遣传算法都有明显的改善,并通过仿真说明了该改进遣传算法的有效性。

English Abstract

吴斌, 吴坚, 涂序彦. 快速遗传算法研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(1): 49-53.

引用本文:

吴斌, 吴坚, 涂序彦. 快速遗传算法研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(1): 49-53.

Wu Bin, Wu Jian, Tu Xuyan. Research of Fast Genetic Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(1): 49-53.

Citation:

Wu Bin, Wu Jian, Tu Xuyan. Research of Fast Genetic Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(1): 49-53.

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